package com.atguigu.gmall.realtime.app.dwd;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.restartstrategy.RestartStrategies;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.time.Time;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Properties;

/**
 * Author: Felix
 * Date: 2022/1/14
 * Desc: 日志数据分流
 * 启动日志----启动侧输出流
 * 曝光日志----曝光侧输出流
 * 页面日志----主流
 * 需要启动的进程
 * zk、kafka、hdfs、logger.sh(Nginx + 日志采集服务)、BaseLogApp
 * 执行流程
 * -模拟生成日志jar
 * -将生成的日志发送给Nginx
 * -Nginx接收到日志后，进行负载均衡，将请求发送给三台日志采集服务
 * -日志采集服务接收到请求之后，对日志进行处理
 * 打印
 * 落盘
 * 发送到kafka---ods_base_log
 * -BaseLogApp从ods_base_log主题中读取数据
 */
public class BaseLogApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);

        /*
        //TODO 2.设置检查点
        //2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 设置取消job后，检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置重启策略
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3, 3000L));
        //env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.milliseconds(3000),Time.days(30)));
        //2.5 设置状态后端
        env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hadoop202:8020/flink/ck"));
        //2.6 设置操作hadoop的用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "atguigu");
        */

        //TODO 3.从kafka中读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "ods_base_log";
        String groupId = "base_log_app_group";
        //3.2 创建消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource(topic, groupId);
        //3.3 消费数据封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaDS = env.addSource(kafkaSource);

        //TODO 4.对读取的数据进行类型转换   jsonString-->jsonObj
        /*
        //匿名内部类方式
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaDS.map(
            new MapFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public JSONObject map(String jsonStr) throws Exception {
                    return JSON.parseObject(jsonStr);
                }
            }
        );
        //Lambda
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaDS.map(
            jsonStr -> JSON.parseObject(jsonStr)
        );
        */
        //函数的默认调用
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaDS.map(JSON::parseObject);

        //jsonObjDS.print();

        //TODO 5.对新老访客标记进行修复---Flink状态编程
        //5.1 按照mid对流中的数据进行分组
        KeyedStream<JSONObject, String> keyedDS = jsonObjDS.keyBy(
            jsonObj -> jsonObj.getJSONObject("common").getString("mid")
        );
        //5.2 使用Flink的状态对新老访客标记进行修复
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjWithIsnewDS = keyedDS.map(
            new RichMapFunction<JSONObject, JSONObject>() {
                //注意：不能在声明状态的时候直接初始化，因为那时候还没有开始运行，获取不到RuntimeContext
                private ValueState<String> lastVisitDateState;
                private SimpleDateFormat sdf;

                @Override
                public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                    sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
                    lastVisitDateState = getRuntimeContext().getState(
                        new ValueStateDescriptor<String>("lastVisitDateState", String.class)
                    );
                }

                @Override
                public JSONObject map(JSONObject jsonObj) throws Exception {
                    //获取新老访客标记
                    String isNew = jsonObj.getJSONObject("common").getString("is_new");
                    //如果标记为新访客，有可能需要进行修复
                    if ("1".equals(isNew)) {
                        //从状态中获取上次访问日期
                        String lastVisitDate = lastVisitDateState.value();
                        //获取当前访问日期
                        String curVisitDate = sdf.format(jsonObj.getLong("ts"));
                        if (lastVisitDate != null && lastVisitDate.length() > 0) {
                            //如果状态中的日期不为空，说明曾经访问过，需要进行修复
                            if(!lastVisitDate.equals(curVisitDate)){
                                isNew = "0";
                                jsonObj.getJSONObject("common").put("is_new", isNew);
                            }
                        } else {
                            //如果状态中的日期为空，说明还没访问过，当前访问是第一次访问，将当前访问日期放到状态中
                            lastVisitDateState.update(curVisitDate);
                        }
                    }
                    return jsonObj;
                }
            }
        );

        //jsonObjWithIsnewDS.print(">>>>");

        //TODO 6.对数据进行分流
        //6.1 创建侧输出流标签
        OutputTag<String> startTag = new OutputTag<String>("startTag"){};
        OutputTag<String> displayTag = new OutputTag<String>("displayTag"){};

        //6.2 利用侧输出流进行日志的分流操作
        SingleOutputStreamOperator<String> pageDS = jsonObjWithIsnewDS.process(
            new ProcessFunction<JSONObject, String>() {
                @Override
                public void processElement(JSONObject jsonObj, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                    //获取启动属性
                    JSONObject startJsonObj = jsonObj.getJSONObject("start");
                    if (startJsonObj != null && startJsonObj.size() > 0) {
                        //启动日志  放到启动侧输出流
                        ctx.output(startTag, jsonObj.toJSONString());
                    } else {
                        //如果不是启动日志 其他的都属于页面日志  放到主流中
                        out.collect(jsonObj.toJSONString());

                        //在页面日志上，判断是否有曝光行为
                        JSONArray displayArr = jsonObj.getJSONArray("displays");
                        if (displayArr != null && displayArr.size() > 0) {
                            Long ts = jsonObj.getLong("ts");
                            String pageId = jsonObj.getJSONObject("page").getString("page_id");

                            //将曝光数据放到曝光侧输出流中
                            for (int i = 0; i < displayArr.size(); i++) {
                                JSONObject displayJsonObj = displayArr.getJSONObject(i);
                                //补充曝光时间以及页面id
                                displayJsonObj.put("ts", ts);
                                displayJsonObj.put("page_id", pageId);
                                ctx.output(displayTag, displayJsonObj.toJSONString());
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        );
        //6.3  输出各个流中数据
        DataStream<String> startDS = pageDS.getSideOutput(startTag);
        DataStream<String> displayDS = pageDS.getSideOutput(displayTag);

        pageDS.print(">>>>");
        startDS.print("####");
        displayDS.print("&&&&");

        //TODO 7.将不同流的数据写到kafka主题中
        pageDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_page_log"));
        startDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_start_log"));
        displayDS.addSink(MyKafkaUtil.getKafkaSink("dwd_display_log"));

        env.execute();
    }
}
